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RSS订阅原创 【python】数据预处理整理
#导入库import pandas as pdimport numpy as np#导入数据集 dataset = pd.read_csv('Data.csv') #把格式调成数据框df = pd.DataFrame(data)#显示 dataframe 的简明摘要，包括每列非空值的数量df.info()# 返回每列数据的有效描述性统计df.describe()# 查看每列的索引号和标签df.columns# loc[]传入的是行、列的名字：如loc[‘第几行’,'那一
2022-03-09 16:33:54
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原创 【python机器学习手册】第12章 模型选择
#12.1 使用穷举搜索选择最佳模型#通过搜索一系列的超参数来选择最佳模型#gridsearchCV是使用交叉验证进行模型选择(找最佳参数)的暴力方法，用户为一个集合，对集合里的每一个值或者值的组合来训练模型，性能得分最高的为最佳模型import numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告from sklearn import linear_model, datasetsfrom sklearn.model_
2020-12-01 20:03:50
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原创 【python机器学习手册】第11章 模型评估
#11.1模型评估#用于评估算法生成的模型在实际应用中的表现#解决方案：创建一个流水线，对数据进行预处理、训练模型，然后用交叉验证方法评估模型的性能from sklearn import datasetsfrom sklearn import metrics#计算性能指标from sklearn.model_selection import KFold,cross_val_score#k折和交叉验证是两个东西from sklearn.pipeline import make_pipeline#流
2020-12-01 20:02:44
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原创 【python机器学习手册】第10章 特征选择
#10.1 VT（方差阈值化）from sklearn import datasetsfrom sklearn.feature_selection import VarianceThreshold#载入方差阈值函数iris=datasets.load_iris()features=iris.datatarget=iris.targetthresholder=VarianceThreshold(threshold=0.5)#方差小于等于0.5的删除，含有信息比较少的列（特征）删除features
2020-11-24 16:56:35
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原创 【python机器学习手册】第七章 处理日期和时间
#7.1 把字符串转换成日期#使用pandas的to_datatime函数，并通过format参数指定字符串的日期和时间格式。import numpy as npimport pandas as pddate_strings = np.array(['03-04-2005 11:35 PM', '23-05-2010 12:01 AM', '04-09-2009 09:09 PM'])[pd.to_
2020-11-24 15:31:23
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原创 【python机器学习手册】第四章 处理数值型数据
#4.1 缩放，最大为1，最小为0import numpy as npfrom sklearn import preprocessingfeature=np.array([[-500.5],#随手建立一个数组 [-100.1], [0], [100.1], [900.9]])minmax_scale=preprocessing.MinMaxScaler((0,1),copy
2020-11-23 20:15:29
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原创 【python机器学习手册】第五章 处理分类数据
#5.1对没有内部顺序的nominal型分类特征编码#单热编码 #numpyimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizer,MultiLabelBinarizerfeatures=np.array([["Texas"], ["California"], ["Texas"], ["Delaware"],
2020-11-23 20:12:41
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原创 【python机器学习手册】第二章 加载数据
#2.1from sklearn import datasetsdigits=datasets.load_digits()#把这个数据集命名为digitsdigits{'data': array([[ 0., 0., 5., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 10., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 16., 9., 0.], ..., [ 0
2020-11-19 19:28:46
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原创 【python机器学习手册】第三章 数据整理
#3.1import pandas as pddataframe=pd.DataFrame()#DF一定要大写dataframe["name"]=["JACK","steven"]#增加列dataframe["age"]=[38,25]#数字不用引号，字符串采用引号dataframe["driver"]=[True,False]#布朗值不用引号，一定要首字母大写才是布朗值dataframe name age driver
2020-11-18 16:16:34
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原创 【python机器学习手册】第一章 向量、矩阵和数组
#1.1import numpy as npvector_row=np.array([1,2,3])print(vector_row)#行向量[1 2 3]vector_column=np.array([[1], [2], [3]])#列向量print(vector_column)#每行都要有【】，多行就多个【】[[1] [2] [3]]#1.2matrix=np.array([[1,
2020-11-18 16:13:44
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原创 【python机器学习手册】第九章特征提取代码+笔记
#9.1from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn import datasetsdigits=datasets.load_digits()features=StandardScaler().fit_transform(digits.data)pca=PCA(n_components=0.99,whiten=True)features_pca=
2020-11-18 15:49:39
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原创 西瓜书-贝叶斯分类器笔记
2020-10-29 22:31:59
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原创 西瓜书-神经网络笔记
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2020-10-29 22:28:42
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空空如也
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